UX Analytics Sibel Akçekaya

999
-1

Published on

12 Şubat 2013 tarihinde düzenlediğimiz UX Analytics etkinliğimizdeki Expedia'dan Sibel Akçekaya'nın "Web Analytics ve Kullanılabilirlik" adlı sunumu.

0 Comments
2 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total Views
999
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
0
Comments
0
Likes
2
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

UX Analytics Sibel Akçekaya

  1. 1. Kullanilabilirlik ve Web Analytics Sibel Akcekaya Web Analytics ve Optimizasyon Danismani
  2. 2. Hakkimda• Istanbul Universite Ingilizce Isletme ve Embry Riddle Aeronautical Universitesi MBA in Aviation and Finance derecesine sahiptir.• 14 senelik tum profesyonel hayati internet sektorunde gecmis ve sektorde degisik alanlarda calismistir. Product development, business development, pricing, web analytics,data mining, customer and web analytics gibi..• Turkiye’de THY, ABD’de US Airways, Hotwire ve Expedia.com’da calisti.• Omniture, Tealeaf, Google Analytics, SPSS certified.• Halen degisik ulkelerde (Turkiye, ABD ve Ingiltere) web analytics ve optimizasyon danismanligi yapmaktadir.• Su anda Expedia.com analytics ekibinde web analytics ve optimizasyon danismani olarak calismaktadir.• Turkiye’de de buyuk enterprise’lara hizmet vermektedir.
  3. 3. Web Analytics ve Optimizasyon Nedir?• Buyuk harcamalar yapip sitenize getirdiginiz ziyaretcilerinizi sitenizde yapmasini istediginiz aksiyonlari tamamlayabilmesine yardimci olur. – Urun satmak ve uyelik almak gibi• Sitenizi veya mobil uygulamalarinizi kullanan kisilerin sitedeki davranislarini inceler ve kullanim modellerini cikartir.• Bu verileri kullanarak sitedeki problemleri ve firsatlari belirler. Firsatlar para, musteri memnuniyet, cost savings olabilir.• Bu problemler ve firsatlar icin yeni urunler yaratilir ya da varolan urunler optimize edilir.• Bu urunler test ve web analytics verisi araciligi ile surekli optimize edilir.• Web analytics veri, kisisel psikoloji, matematik, pazarlama,interaction design, information architecture, tasarim, kullanilabilirli, yaraticilik gibi bircok alana dokunur.
  4. 4. Web Analytics ve Kullanilabilirlik• Kullanilabilirlik web analytics ayrilmaz bir butundur. Biri olmadan digerini yaptiginiz zaman cok buyuk fayda alamazsiniz.• Sadece kullanilabilirlik yapip buldugunuz sonuclari gercek trafik ile olcmezseniz calisma sirasinda cikan sonuclarin nasil bir etki yarattigini ogrenemezsiniz ve yanlis kararlar verirsiniz.• Sadece web analytics yapip kulanilabilirlik yapmazsaniz sadece sayilarin icinde kaybolup musterilerinizin niteliklerini (qualitative data) gozardi etmis olursunuz.• Kullanilabilirlik calismalarinda gorustugumuz populasyonun kullanim aliskanliklarini yansitan UX tasarimlar calisiriz.• Product discovery yapmak istiyorsak calistigimiz tasarimlari baska bir grup ile yeniden test ederiz.• Yaptigimiz calisma sonucunda degisik birkac alternatif gelistirmek ve bunlari sitenin trafigi ile test etmek hayatidir.• Her kullanilabilirlik testinden cikan sonuc kesin degildir. Cunku kullanilabilirlikteki yapay ortam ve islemi yaparken olusan real ortam arasindaki farkliliklar hataya sebeb olabilir.• Yaptigimiz degisiklikleri web analytics araciligi olcmemis ve gercekten istedigimiz sonuca ulasip ulasamadigimizi anlamamiz gerekir.
  5. 5. Web Analytics ve Kullanilabilirlik-Ornek• ABD’de bir havayolunda ucak bileti sayfasina koltuk satin alma opsiyonu ekleme• Havalimaninda gercek yolcular ile yapilan kullanilabilirlik calismalarinda yolcularin online bilet alimi sirasinda koltuk satin almayacagi belirlenmis, hatta bu koltuk alma isleminin satis isleminin tamamlanmasina engel teskil edecegi ongorulmustur. BU nedenler “koltuk satin alma” dugmesi checkout sayfasinda cok kucuk ve gorunmez bir sekilde yer almistir.• Urun baslatildiginda yaptigim analize gore bu dugmeyi bulup da tiklayanlarin koltuk alma orani %25 cikmistir. Ve koltuk dugmesini tiklayanlarin satis donusme oraninda bir sorun gozlenmemistir. Kullanilabilirlik calismasinda cikan sonucun tam tersini gosteren web analytics olcumlemesi sonucunda urun daha farkli sunulmustur.• Bu degisikligi yaparak yillik XX milyon dolar ek gelir elde etilmistir.
  6. 6. Web Analytics Nasil Yapilir?1. Veri toplama ve arastirma • Kullanilabilirlik calismalari yapmak • Voice of Customer ile cesitli anket ve geri donus yontemleri ile musteriden geri donus almak • Google Analytics, Adobe Site Catalyst veya veritabaninda kuracaginiz yontemler ile clickstream denen “tiklama verisini” toplamak2. KPI olusturma3. Analiz ve Hipotez4. Aksiyon5. Optimizasyon
  7. 7. Basic Web Analytics Senaryo Ornegi- UX ve Pazarlama• SORUN: Verilere X affiliate’den gelen trafigin donusturme orani ortalamanin altinda• HIPOTEZ:X affiliate’in uzerindeki kampanyanin kullanicilari sitemizin bazi urunlerini anlayamamaktadir, bu nedenle bircok kisi alisveris hunisinden (shopping funnel) erken ayrilmaktadir. Bu ziyaretcilerin ihtiyacina yonelik farkli bir tasarim gelistirmek donusum oranini yukseltecektir.• AKSIYON:UX prensiplerini kullanarak bu sorunu cozecek 3 tasarim gelistirmek. Varolan tasarim kontrol grubu olmak uzere 4 versiyonu trafigi 4’e bolerek test etmek• SONUC:Test sonucunda hipotez curutulmustur, yani kampanya optimize edilememis bu nedenle kampanyanin durdurulmasina karar verilmistir.
  8. 8. Ileri Web Analytics Ornegi• FIRSAT: Musteriler otel aradiktan sonra karsilarina belli bir siralama cikmaktadir. Ilk sayfadaki siralama musterinin kararini etkilemektedir.• HIPOTEZ: Buradaki hipotezler daha karisiktir. Her segment icin ayri bir hipotez olusturulur. Ornek olarak: New York’da ayni gece otel arayan kisilerin %80’i havalimanina yakin otelleri tercih etmektedir.• AKSIYON:Gecmis musterilerimizin profili ve sitedeki davranislari ile donusturme oranlari istatiksel olarak analiz edilir, cesitli kumeler olusturularak her kume/segment icin farkli bir sorting algoritmasi olusturulur.• SONUC:Testimiz halen surmektedir
  9. 9. Web Analytics’e Nasil Baslarim• Navigasyon analizi – Ziyaretcilerim sitemde nasil dolasiyor? – Sayfalar arasindaki gecis modelleri nelerdir? – Shopping funnel izleme – Link navigasyon – Giris sayfalari, cikis sayfalari nelerdir? – Navigasyon pazarlama kaynagina gore degisir mi? (cpc, seo, display etc.) – Navigasyon baska segmentlere gore degisir mi? (ilk kez ziyaret edenler, siteye ucuncu kez gelenlerden farkli mi?
  10. 10. Web Analytics’e Nasil Baslarim• Segmentasyon – Ileri analytics yapiyorsaniz veriye bir butun bakmamalisiniz. – Sizin icin degerli olan segmentleri bulmaniz ve veriye bu segmentleri kullanarak bakmaniz gerekmektedir. – Segmentasyon analizini daha ileri duzeyde kullanmak icin istatiksel yontemler kullanmaniz gerekecektir. – Segmentasyon ornekleri: • Ayni gun otel rezervasyon yapanlar • Izmir kullanicilari • Ayni gun otel rezervasyonu yapan Izmir kullanicilari
  11. 11. Web Analytics’e Nasil Baslarim• Web analytics yaparken kendinize soru sorarak ilerlemelisiniz, birtakim hipotezler kurmaniz gerek• Veri bakma raporlamadir. Web analytics’de raporlama yapmayiz, baktigimiz veriler bize bir aksiyon gostermelidir. Cesitli amaclarimiz olabilir: – Urun optimizasyonu – Gelir arttirma – Maliyet azaltma
  12. 12. Web Analytics’e Nasil Baslarim• Exit survey(cikis anketi) surekli kullanmaniz gereken bir web analytics ogesidir. Sitenizi cesitli sayfalarda birakan ziyaretcilerinizin cikis esnasinda yakalamali ve onlara kisa sorular sormalisiniz.• Hata izleme (application hata ve kullanici hata izleme) de cok hayatidir.
  13. 13. Web Analytics’e Nasil Baslarim• Kullandiginiz analytics tool’lari kendi isletmenize gore ozellestirmeniz gerekir.• Custom variables( ozel degiskenler) kullanilir.• Bu kodlar ya JS kutuphanesinde ya da sayfa uzerinde sayfa kodu olarak eklenir.• Web analytics verisine bakarken verinin QA kismi cok hayatidir. Veriyi kullanmadan once verinin dogru toplandigindan emin olun.
  14. 14. Web Analytics Ne Degildir?• SEO ve Adwords analizleri marketing (pazarlama) analytics’dir.• Web analytics product optimizasyonu icin kullanilir.• Web analytics, customer analytics ve marketing analytics ayni sey degildir ama cok guclu bir sekilde birbirine baglidirlar.
  15. 15. Ileri Web Analytics• Tealeaf gibi tum trafigin request ve response’ini kaydedip, kullanici session’larini izlemek (Tealeaf)• Data science – Eldeki tum verileri harmanlayip istatiksel yontemler ile recommendations, targeting urunleri gelistirmek• Text analytics, Big Data, Hadoop are up and coming
  16. 16. Web Analytics Kariyer• Ayni anda bircok konuda calismak isteyenler icin ideal bir alandir.• Analytics, urun gelistirme, urun optimizasyonu, CRM, UX tasarim, kullanilabilirlik, psikoloji,data mining, istatistik, programming, email pazarlama, pazarlama optimizasyonu vb…• Halen dunyada cok sikintisi cekilen bir yetenek
  17. 17. Web Analytics Tools

×